JP7162700B1 - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents
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Abstract
【課題】ターゲットとなるユーザ像の特徴を容易に把握させる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供する。【解決手段】端末装置と、情報処理装置とが、それぞれ有線又は無線によりネットワークに接続される情報処理システムにおいて、情報処理装置100は、第1のターゲットユーザ像に対応する複数の属性と、第2のターゲットユーザ像に対応する複数の属性との間で共通する共通属性を特定する特定部131、特定部により特定された共通属性以外の非共通属性に基づいて、非共通属性を反映させた第1のターゲットユーザ像に対応する画像情報及び非共通属性を反映させた第2のターゲットユーザ像に対応する画像情報を生成する生成部132及び生成部により生成された各画像情報を含むターゲット情報をユーザに提供する提供部133を備える。【選択図】図4An information processing device, an information processing method, and an information processing program are provided that allow a user to easily grasp the features of a target user image. Kind Code: A1 In an information processing system in which a terminal device and an information processing device are connected to a network by wire or wirelessly, an information processing device 100 includes a plurality of attributes corresponding to a first target user image and a first target user image. 2, the non-common attributes are reflected based on the non-common attributes other than the common attributes specified by the specifying unit 131, Generation unit 132 for generating image information corresponding to the first target user image and image information corresponding to the second target user image reflecting non-common attributes, and target information including each image information generated by the generation unit to the user. [Selection drawing] Fig. 4
Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.
従来、顧客に対して商品またはサービスなどを提供したり、広告コンテンツの配信を行ったりする事業者は、一般に、ターゲットとなるユーザの絞り込みを行う。これに関連して、たとえば、開発対象となる商品またはサービスなどにとって最も重要で象徴的な顧客モデルであるペルソナ作成を支援する技術も提案されている。 Conventionally, businesses that provide products or services to customers or distribute advertising content generally narrow down target users. In relation to this, for example, a technology has been proposed that supports the creation of personas, which are the most important and symbolic customer models for products or services to be developed.
しかしながら、従来の技術は、ターゲットとなるユーザ像の特徴を容易に把握させる上で改善の余地がある。 However, the conventional technology has room for improvement in terms of easily grasping the features of the image of the target user.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ターゲットとなるユーザ像の特徴を容易に把握させることができる情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and an object thereof is to provide an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program that can easily grasp the characteristics of a target user image.
本願に係る情報処理装置は、特定部と、生成部と、提供部とを備える。特定部は、第1のターゲットユーザ像に対応する複数の属性と、第2のターゲットユーザ像に対応する複数の属性との間で共通する共通属性を特定する。生成部は、特定部により特定された共通属性以外の非共通属性に基づいて、非共通属性を反映させた第1のターゲットユーザ像に対応する画像情報、及び非共通属性を反映させた第2のターゲットユーザ像に対応する画像情報を生成する。提供部は、生成部により生成された各画像情報を含むターゲット情報をユーザに提供する。 An information processing apparatus according to the present application includes a specifying unit, a generating unit, and a providing unit. The specifying unit specifies a common attribute common between a plurality of attributes corresponding to the first target user image and a plurality of attributes corresponding to the second target user image. Based on the non-common attributes other than the common attributes specified by the specifying unit, the generation unit generates image information corresponding to the first target user image on which the non-common attributes are reflected, and second image information on which the non-common attributes are reflected. image information corresponding to the image of the target user. The providing unit provides the user with target information including each piece of image information generated by the generating unit.
実施形態の態様の1つによれば、ターゲットとなるユーザ像の特徴を容易に把握させることができる。 According to one aspect of the embodiment, it is possible to easily comprehend the features of the image of the target user.
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と呼ぶ)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、以下に説明する実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下に説明する実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下に説明する実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 Hereinafter, modes for implementing an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program (hereinafter referred to as "embodiments") according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. The information processing apparatus, information processing method, and information processing program according to the present application are not limited to the embodiments described below. Further, the embodiments described below can be appropriately combined within a range that does not contradict the processing contents. Also, in the embodiments described below, the same parts are denoted by the same reference numerals, and overlapping descriptions are omitted.
[1.情報処理の概要]
以下、図面を参照しつつ、実施形態に係る情報処理装置により実現される情報処理の一例を説明する。図1は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。
[1. Overview of information processing]
Hereinafter, an example of information processing realized by the information processing apparatus according to the embodiment will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of information processing according to an embodiment.
図1に示すように、実施形態に係る情報処理システム1は、端末装置10、及び情報処理装置100を有する。なお、情報処理システム1は、図1に示す例に限られず、複数の端末装置10、及び情報処理装置100を有していてもよい。また、情報処理装置100は、以下に説明する例に限られず、任意の数の端末装置10について、以下に説明する情報処理を並列して実行できる。
As shown in FIG. 1 , an
端末装置10、及び情報処理装置100は、それぞれ有線又は無線によりネットワークN(図4参照)に接続される。ネットワークNは、LAN(Local Area Network)や、WAN(Wide Area Network)や、電話網(携帯電話網、固定電話網等)や、地域IP(Internet Protocol)網や、インターネットなどの通信ネットワークである。ネットワークNは、有線ネットワークが含まれていてもよいし、無線ネットワークが含まれていてもよい。端末装置10、及び情報処理装置100は、ネットワークNを通じて、相互に通信できる。
The
端末装置10は、情報処理装置100から提供されるサービスを利用するためにサービス利用者Uが使用する情報処理装置である。端末装置10は、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型PC(Personal Computer)や、デスクトップPCや、携帯電話機や、PDA(Personal Digital Assistant)などにより実現される。
The
端末装置10は、情報処理装置100から提供される各種サービスを利用するための情報を、ウェブブラウザやアプリケーションにより表示できる。なお、端末装置10は、情報の表示処理を実現する制御情報を情報処理装置100などから受け取った場合には、制御情報に従って表示処理を実現する。
The
情報処理装置100は、実施形態に係る情報処理を実行する情報処理装置である。情報処理装置100は、サーバ装置やクラウドシステムなどにより実現される。なお、情報処理装置100は、サービス利用者Uが使用する端末装置10に制御情報を配信する配信装置として機能してもよい。ここで、制御情報は、例えば、JavaScript(登録商標)等のスクリプト言語やCSS(Cascading Style Sheets)などのスタイルシート言語により記述される。なお、情報処理装置100から配信されるアプリケーションそのものを制御情報とみなしてもよい。
The
たとえば、情報処理装置100は、インターネット上の各種サービスをサービス利用者Uに提供できる。情報処理装置100が提供するサービスには、検索エンジンサイトや、ニュースサイトや、技術解説サイトや、ショッピングサイトや、ファイナンスサイト(株価サイト)や、路線検索サイトや、地図提供サイトや、旅行サイトや、飲食店紹介サイトや、ウェブブログなどに関するウェブページなどを介して提供される各種サービスが含まれる。また、情報処理装置100は、端末装置10にインストールされた各種アプリ(例えば、ポータルアプリ、ニュースアプリ、オークションアプリ、天気予報アプリ、ショッピングアプリ、ファイナンス(株価)アプリ、路線検索アプリ、地図提供アプリ、旅行アプリ、飲食店紹介アプリ、ブログ閲覧アプリ等)に表示する情報を提供できる。
For example, the
また、情報処理装置100は、上述した各種サービスの提供を通じて、サービス利用者Uが入力した検索ワードの情報を取得できる。また、情報処理装置100は、取得した検索ワードの情報を、検索履歴(検索ログ)として蓄積できる。なお、情報処理装置100は、各種サービスにおけるサービス利用者Uの操作や閲覧等に基づくユーザ属性(例えば、年齢、性別、地域等のデモフラフィック属性や、各種サービスのオンラインコンテンツの利用履歴等に基づいて推定されるサイコグラフィック属性など)や、各種サービスにおけるサービス利用者Uの行動履歴などを収集して、ユーザIDと対応付けて蓄積することもできる。
In addition, the
また、情報処理装置100は、提供サービスの1つとして、サービス利用者Uに対し、マーケティング活動などの用に供するためのデスクリサーチツールを提供できる。情報処理装置100が提供するデスクリサーチツールは、たとえば、サービス利用者Uにより任意に設定される絞り込み条件に従って、ターゲットユーザとなり得る候補ユーザの情報を取得し、サービス利用者Uに提供する。サービス利用者Uは、デスクリサーチツールから提供される情報を参照することで、所望の属性を有する候補ユーザの興味関心などを類推し、ターゲットユーザの選定に役立てることができる。
As one of the services provided, the
たとえば、情報処理装置100は、サービス利用者Uにより指定された条件設定に合致する典型的なユーザ像を示すターゲットユーザ像(ペルソナ)ごとに、ターゲットユーザ像間で相互に異なる特徴を明示した画像情報(たとえば、サムネイル)を含むターゲット情報をサービス利用者Uに提供する。
For example, the
具体的には、図1に示すように、情報処理装置100は、端末装置10からターゲット情報表示要求を受信すると、第1のターゲットユーザ像に対応する複数の属性と、第2のターゲットユーザ像に対応する複数の属性との間で共通する共通属性を特定する(ステップS1)。
Specifically, as shown in FIG. 1, when the
また、情報処理装置100は、特定した共通属性以外の非共通属性に基づいて、非共通属性を反映させた第1のターゲットユーザ像を示すサムネイル、及び非共通属性を反映させた第2のターゲットユーザ像を示すサムネイルを生成する(ステップS2)。
In addition, based on the specified non-common attributes other than the common attributes, the
また、情報処理装置100は、生成した各サムネイルを含むターゲット情報をサービス利用者Uに提供する(ステップS3)。
The
(1-1.ターゲット情報の表示例(その1))
図2を用いて、実施形態に係るターゲット情報の表示例を説明する。図2は、実施形態に係るターゲット情報の表示例(その1)を示す図である。
(1-1. Target information display example (Part 1))
A display example of target information according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram illustrating a display example (part 1) of target information according to the embodiment.
図2には、サービス利用者Uがプロジェクトごとに指定した条件設定に従って、情報処理装置100が自動生成したターゲット情報が示されている。図2の上段には、たとえば、30代男性向け商品開発のプロジェクトEX-1に対応するターゲット情報が示されている。また、図2の下段は、たとえば、30代女性向け商品開発のプロジェクトEX-2に対応するターゲット情報が示されている。
FIG. 2 shows target information automatically generated by the
図2に示す例において、プロジェクトEX-1に対応するターゲット情報は、ターゲットユーザ像Xaに関する情報と、ターゲットユーザ像Xbに関する情報とで構成されている。また、図2に示す例では、ターゲットユーザ像Xaと、ターゲットユーザ像Xbとの間で、条件設定の設定項目の1つであるキーワードの内容が相違している。たとえば、ターゲットユーザ像Xaは、キーワード:「未婚」に紐づく複数のユーザの属性を要約した架空のユーザ像を表している。また、たとえば、ターゲットユーザ像Xbは、キーワード:「既婚」に紐づく複数のユーザの属性を要約した架空のユーザ像を表している。 In the example shown in FIG. 2, the target information corresponding to the project EX-1 consists of information regarding the target user image Xa and information regarding the target user image Xb. Further, in the example shown in FIG. 2, the content of the keyword, which is one of the setting items of the condition setting, differs between the target user image Xa and the target user image Xb. For example, the target user image Xa represents a fictional user image summarizing attributes of a plurality of users associated with the keyword "unmarried". Also, for example, the target user image Xb represents a fictional user image summarizing attributes of a plurality of users associated with the keyword "married".
図2に示すターゲットユーザ像Xaに関する情報は、情報処理装置100が自動生成した画像情報であるサムネイルG_Xaを含んでいる。サムネイルG_Xaは、ターゲットユーザ像Xaの容姿や外観を示すユーザ画像PXaと、非共通属性を示すアイテム画像OBXa-1と、非共通属性を示すアイテム画像OBXa-2とを含んでいる。なお、アイテム画像OBXa-1は、ターゲットユーザ像Xaに対応する属性の1つである「釣り」を表しているものとする。また、アイテム画像OBXa-2は、ターゲットユーザ像Xaに対応する属性の1つである「飲酒」を表しているものとする。
The information about the target user image Xa shown in FIG. 2 includes a thumbnail G_Xa, which is image information automatically generated by the
なお、ターゲットユーザ像Xaの容姿や外観を示すユーザ画像PXaは、実写の人物画像で構成されてもよいし、イラストやアバターなどの仮想的な画像で構成されてもよい。アイテム画像OBXa-1及びアイテム画像OBXa-2は、実写の画像により構成されてもよいし、イラストやアイコンなどの仮想的な画像で構成されてもよい。 Note that the user image PXa indicating the appearance and appearance of the target user image Xa may be composed of a photographed human image, or may be composed of a virtual image such as an illustration or an avatar. The item image OBXa-1 and the item image OBXa-2 may be composed of actual images, or may be composed of virtual images such as illustrations and icons.
また、図2に示すターゲットユーザ像Xbに関する情報は、情報処理装置100が自動生成した画像情報であるサムネイルG_Xbを含んでいる。サムネイルG_Xbは、ターゲットユーザ像Xbの容姿や外観を示すユーザ画像PXbと、非共通属性を示すアイテム画像OBXb-1と、非共通属性を示すアイテム画像OBXb-2とを含んでいる。なお、アイテム画像OBXb-1は、ターゲットユーザ像Xbに対応する属性の1つである「自転車」を表しているものとする。また、アイテム画像OBXb-2は、ターゲットユーザ像Xbに対応する属性の1つである「野菜」を表しているものとする。
The information on the target user image Xb shown in FIG. 2 includes a thumbnail G_Xb, which is image information automatically generated by the
図2に示すターゲット情報により、ターゲットユーザ像Xaに対応する複数の属性のうち、ターゲットユーザ像Xbに対応する属性と共通しない非共通属性として、たとえば、「釣り」や「飲酒」が明示されている。また、図2に示すターゲット情報により、ターゲットユーザ像Xbに対応する複数の属性のうち、ターゲットユーザ像Xaとは共通しない非共通属性として、たとえば、「自転車」や「野菜」が明示されている。 According to the target information shown in FIG. 2, out of the plurality of attributes corresponding to the target user image Xa, non-common attributes that are not common to the attributes corresponding to the target user image Xb, for example, "fishing" and "drinking" are specified. there is Further, according to the target information shown in FIG. 2, among the plurality of attributes corresponding to the target user image Xb, non-common attributes that are not common to the target user image Xa, for example, "bicycle" and "vegetables" are specified. .
このように、情報処理装置100は、サービス利用者Uに提供する画像情報により、各ターゲットユーザ像について、他のターゲットユーザ像とは共通しない特徴的な属性をサービス利用者Uに直感的に認識させることができ、各ターゲットユーザ像の特徴を容易に把握させることができる。たとえば、サービス利用者Uは、共通のプロジェクトにおいてターゲットとして設定した複数のターゲットユーザ像の各々に固有の特徴を一見して把握できる。
In this way, the
また、図2に示す例において、プロジェクトEX-2に対応するターゲット情報は、ターゲットユーザ像Yaに関する情報と、ターゲットユーザ像Ybに関する情報とで構成されている。また、図2に示す例では、ターゲットユーザ像Yaと、ターゲットユーザ像Ybとの間で、条件設定の設定項目の1つであるキーワードの内容が相違している。たとえば、ターゲットユーザ像Yaは、キーワード:「未婚」に紐づく複数のユーザの属性を要約した架空のユーザ像を表している。また、たとえば、ターゲットユーザ像Ybは、キーワード:「既婚」に紐づく複数のユーザの属性を要約した架空のユーザ像を表している。 In the example shown in FIG. 2, the target information corresponding to the project EX-2 is composed of information regarding the target user image Ya and information regarding the target user image Yb. In addition, in the example shown in FIG. 2, the target user image Ya and the target user image Yb differ in the content of the keyword, which is one of the setting items of the condition setting. For example, the target user image Ya represents a fictional user image summarizing the attributes of a plurality of users associated with the keyword "unmarried". Also, for example, the target user image Yb represents a fictional user image summarizing attributes of a plurality of users associated with the keyword "married".
図2に示すターゲットユーザ像Yaに関する情報は、情報処理装置100が自動生成した画像情報であるサムネイルG_Yaを含んでいる。サムネイルG_Yaは、ターゲットユーザ像Yaを示すユーザ画像PYaと、非共通属性を示すアイテム画像OBYa-1と、非共通属性を示すアイテム画像OBYa-2とを含んでいる。なお、アイテム画像OBYa-1は、ターゲットユーザ像Yaに対応する属性の1つである「登山」を表しているものとする。また、アイテム画像OBYa-2は、ターゲットユーザ像Yaに対応する属性の1つである「洋菓子」を表しているものとする。
The information about the target user image Ya illustrated in FIG. 2 includes a thumbnail G_Ya, which is image information automatically generated by the
また、図2に示すターゲットユーザ像Ybに関する情報は、情報処理装置100が自動生成した画像情報であるサムネイルG_Ybを含んでいる。サムネイルG_Ybは、ターゲットユーザ像Ybを示すユーザ画像PYbと、非共通属性を示すアイテム画像OBYb-1と、非共通属性を示すアイテム画像OBYb-2とを含んでいる。なお、アイテム画像OBYb-1は、ターゲットユーザ像Ybに対応する属性の1つである「英語」を表しているものとする。また、アイテム画像OBYb-2は、ターゲットユーザ像Ybに対応する属性の1つである「家電」を表しているものとする。
The information about the target user image Yb shown in FIG. 2 includes a thumbnail G_Yb, which is image information automatically generated by the
図2に示すターゲット情報により、ターゲットユーザ像Yaに対応する複数の属性のうち、ターゲットユーザ像Ybに対応する属性とは共通しない非共通属性として、たとえば、「登山」や「洋菓子」が明示されている。また、図2に示すターゲット情報により、ターゲットユーザ像Ybに対応する複数の属性のうち、ターゲットユーザ像Yaに対応する属性とは共通しない非共通属性として、たとえば、「英語」や「家電」が明示されている。 According to the target information shown in FIG. 2, among the plurality of attributes corresponding to the target user image Ya, as non-common attributes that are not common to the attributes corresponding to the target user image Yb, for example, "climbing" and "confectionery" are specified. ing. Further, according to the target information shown in FIG. 2, among the plurality of attributes corresponding to the target user image Yb, non-common attributes that are not common to the attributes corresponding to the target user image Ya include, for example, "English" and "household appliances." It is made explicit.
このように、図2の下段に示す例も、図2に示す上段の例と同様に、情報処理装置100は、サービス利用者Uに提供する画像情報により、各ターゲットユーザ像について、他のターゲットユーザ像に対応する属性とは共通しない特徴的な属性をサービス利用者Uに直感的に認識させることができ、各ターゲットユーザ像の特徴を容易に把握させることができる。たとえば、サービス利用者Uは、共通のプロジェクトにおいてターゲットとして設定した複数のターゲットユーザ像の各々に固有の特徴を一見して把握できる。
In this way, in the example shown in the lower part of FIG. 2 as well, the
(1-2.ターゲット情報の表示例(その2))
また、情報処理装置100は、各ターゲットユーザ像に対応する複数の属性のうち、他のターゲットユーザ像に対応する属性と共通する属性であっても、ターゲットユーザ像における特徴度が高い属性については、サムネイルに含めて表示してもよい。以下、図3を用いて、上述した図2に示す表示例とは異なる他の表示例について説明する。図3は、実施形態に係るターゲット情報の表示例(その2)を示す図である。
(1-2. Target information display example (Part 2))
In addition, the
図3に示すサムネイルG_Xaは、共通属性を示すアイテム画像OBXa-11を含んでいる点が、図2に示す例とは相違している。図3に示すアイテム画像OBXa-11は、ターゲットユーザ像Xaに対応する属性のうち、ターゲットユーザ像Xbに対応する属性と共通する属性であって、かつ特徴度が高い属性である「家」を表しているものとする。また、図3に示すサムネイルG_Xaは、図2に示す例と同様に、非共通属性を示すアイテム画像として、ターゲットユーザ像Xaに対応する属性の1つである「釣り」を示すアイテム画像OBXa-12を含んでいる。 The thumbnail G_Xa shown in FIG. 3 differs from the example shown in FIG. 2 in that it includes an item image OBXa-11 indicating common attributes. The item image OBXa-11 shown in FIG. 3 includes "house", which is an attribute common to the attribute corresponding to the target user image Xb among the attributes corresponding to the target user image Xa and has a high characteristic degree. shall be represented. Further, as in the example shown in FIG. 2, the thumbnail G_Xa shown in FIG. 3 is an item image OBXa- showing "fishing", which is one of the attributes corresponding to the target user image Xa, as an item image showing a non-common attribute. contains 12.
また、図3に示すサムネイルG_Xbは、共通属性を示すアイテム画像OBXb-11を含んでいる点が、図2に示す例とは相違している。図3に示すアイテム画像OBXb-11は、ターゲットユーザ像Xbに対応する属性のうち、ターゲットユーザ像Xaに対応する属性と共通する属性であって、かつ特徴度が高い属性である「家」を表しているものとする。また、図3に示すサムネイルG_Xbは、図2に示す例と同様に、非共通属性を示すアイテム画像として、ターゲットユーザ像Xbに対応する属性の1つである「自転車」を示すアイテム画像OBXb-12を含んでいる。 Also, the thumbnail G_Xb shown in FIG. 3 is different from the example shown in FIG. 2 in that it includes an item image OBXb-11 indicating a common attribute. The item image OBXb-11 shown in FIG. 3 includes "house", which is an attribute common to the attribute corresponding to the target user image Xa among the attributes corresponding to the target user image Xb and has a high characteristic degree. shall be represented. Further, as in the example shown in FIG. 2, thumbnail G_Xb shown in FIG. contains 12.
このように、図3に示すターゲット情報により、ターゲットユーザ像Xaに対応する複数の属性のうち、ターゲットユーザ像Xbに対応する属性と共通しない属性として、たとえば、「釣り」が明示されるだけではなく、ターゲットユーザ像Xbに対応する属性と共通する属性として、たとえば、「家」が明示される。また、図2に示すターゲット情報により、ターゲットユーザ像Xbに対応する複数の属性のうち、ターゲットユーザ像Xaに対応する属性とは共通しない属性として、たとえば、「自転車」が明示されるだけではなく、ターゲットユーザ像Xaに対応する属性と共通する属性として、たとえば、「家」が明示される。このようにして、情報処理装置100は、各ターゲットユーザ像について、他のターゲットユーザ像に対応する属性と共通する属性のうち、より特徴的な属性についてはターゲットユーザ像の特徴としてサービス利用者Uに把握させることができる。
As described above, according to the target information shown in FIG. 3, among the plurality of attributes corresponding to the target user image Xa, as an attribute that is not common to the attribute corresponding to the target user image Xb, for example, "fishing" is not simply specified. Instead, for example, "house" is specified as an attribute common to the attribute corresponding to the target user image Xb. Further, according to the target information shown in FIG. 2, among the plurality of attributes corresponding to the target user image Xb, as an attribute that is not common to the attribute corresponding to the target user image Xa, for example, not only "bicycle" but also , and the attribute corresponding to the target user image Xa, for example, "house" is specified. In this way, for each target user image, the
なお、図2または図3では、各サムネイルが、ユーザ像を示す画像と、非共通属性または共通属性を示すイラスト画像を含む例を示しているが、この例には限られず、たとえば、情報処理装置100は、非共通属性または共通属性を反映したユーザ像を示す画像を自動生成してもよい。図2に示すターゲットユーザ像Xaに関する情報を例にあげると、情報処理装置100は、釣りをしながら飲酒している様子を示すユーザ画像を含むサムネイルを生成してもよい。これにより、情報処理装置100は、各ターゲットユーザ像の特徴を的確に認識させることができる。
2 or 3 shows an example in which each thumbnail includes an image representing a user image and an illustration image representing a non-common attribute or common attribute. The
また、図2または図3では、各サムネイルがユーザ像を示す画像を含む例を示しているが、ユーザ像を示す画像を含まず、非共通属性または共通属性を示すイラスト画像を含んで構成されてもよい。 2 or 3 shows an example in which each thumbnail includes an image representing a user image, but the thumbnail does not include an image representing a user image, and includes an illustration image representing a non-common attribute or a common attribute. may
[2.情報処理装置の構成]
図4を用いて、実施形態に係る情報処理装置100の構成について説明する。図4は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。
[2. Configuration of information processing device]
The configuration of the
図4に示すように、情報処理装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを備える。なお、図4は、情報処理装置100の構成例を示すものであり、図4に示す形態には限られず、図4に示す以外の他の機能部を備える形態であってもよい。
As shown in FIG. 4, the
(通信部110)
通信部110は、例えば、ネットワークNと有線または無線で接続され、ネットワークNを介して、端末装置10などの他の装置との間で情報の送受信を行う。通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)やアンテナなどによって実現される。ネットワークNは、LAN(Local Area Network)や、WAN(Wide Area Network)や、電話網(携帯電話網や固定電話網など)や、地域IP(Internet Protocol)網や、インターネットなどの通信ネットワークである。ネットワークNには、有線ネットワークが含まれていてもよいし、無線ネットワークが含まれていてもよい。
(Communication unit 110)
The
通信部110は、たとえば、端末装置10からターゲット情報表示要求を受信する。また、通信部110は、たとえば、ターゲットユーザ像間で相互に異なる特徴を明示した画像情報(たとえば、サムネイル)を含むターゲット情報を端末装置10に送信する。
The
(記憶部120)
記憶部120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、または、ハードディスクや光ディスクなどの記憶装置によって実現される。記憶部120は、制御部130の各部により実行される情報処理を実現するためのプログラム及びデータを記憶する。
(storage unit 120)
The
図4に示すように、記憶部120は、ユーザ情報記憶部121や、ターゲット情報記憶部122や、画像素材情報記憶部123などを有する。
As shown in FIG. 4, the
(ユーザ情報記憶部121)
ユーザ情報記憶部121は、インターネット上の各種サービスを利用するサービス利用者を特定するための識別情報(たとえば、ユーザID)に関連付けて、サービス利用者の検索履歴や行動履歴などのユーザ情報を記憶する。ユーザ情報記憶部121に記憶されるユーザ情報は、たとえば、上述した各種サービスの提供を通じて、サービス利用者が入力した検索ワードの情報や、上述した各種サービスにおけるサービス利用者の操作や閲覧等に基づくユーザ属性(例えば、年齢、性別、地域等のデモフラフィック属性や、各種サービスのオンラインコンテンツの利用履歴等に基づいて推定される信念、価値観、習慣、嗜好などのサイコグラフィック属性など)や、各種サービスにおけるサービス利用者Uの行動履歴(たとえば、購入した商品やサービス)などを含む。
(User information storage unit 121)
The user
(ターゲット情報記憶部122)
ターゲット情報記憶部122は、サービス利用者により指定された条件設定に合致する典型的なユーザ像を示すターゲットユーザ像に関するターゲット情報を記憶する。図5は、実施形態に係るターゲット情報の概要を示す図である。
(Target information storage unit 122)
The target
図5に示すように、ターゲット情報記憶部122に記憶されるターゲット情報は、「プロジェクトID」や、「ターゲットID」や、「共通属性カテゴリ」や、「非共通属性カテゴリ」などの各項目を有し、これらの項目は相互に関連付けられている。
As shown in FIG. 5, the target information stored in the target
「プロジェクトID」の項目には、サービス利用者が任意に設定したプロジェクトを識別するための識別情報が記憶される。「ターゲットID」の項目には、ターゲット情報の生成時にターゲット情報を識別するために個別に付与される識別情報が記憶される。 The item "project ID" stores identification information for identifying a project arbitrarily set by the service user. The “target ID” item stores identification information that is individually given to identify the target information when the target information is generated.
「共通属性カテゴリ」の項目には、プロジェクトに紐づく複数のターゲットユーザ像に対応する属性のうち、他のターゲットユーザ像と共通する共通属性を示すカテゴリの情報が記憶される。たとえば、「共通属性カテゴリ」の項目には、共通属性のうち、ターゲットユーザ像における特徴度が所定の閾値以上である属性の情報が記憶される。 The “common attribute category” item stores category information indicating common attributes common to other target user images among attributes corresponding to a plurality of target user images linked to a project. For example, in the item of "common attribute category", among common attributes, information of attributes whose characteristic degree in the image of the target user is equal to or higher than a predetermined threshold is stored.
「非共通属性カテゴリ」の項目には、プロジェクトに紐づく複数のターゲットユーザ像に対応する属性のうち、他のターゲットユーザ像と共通しない非共通属性を示すカテゴリの情報が記憶される。なお、「共通属性カテゴリ」の項目には、非共通属性のうち、ターゲットユーザ像における特徴度が所定の閾値以上である属性の情報が記憶されてもよい。 The item "non-common attribute category" stores category information indicating non-common attributes that are not common to other target user images among attributes corresponding to a plurality of target user images linked to a project. In addition, in the item of "common attribute category", among the non-common attributes, information of attributes whose characteristic degree in the image of the target user is equal to or higher than a predetermined threshold may be stored.
(画像素材情報記憶部123)
画像素材情報記憶部123は、ターゲット情報を構成するサムネイルを生成する際に参照される画像素材の情報が記憶される。
(Image material information storage unit 123)
The image material
(制御部130)
制御部130は、情報処理装置100を制御するコントローラ(controller)である。制御部130は、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)などによって、情報処理装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(例えば、情報処理プログラム)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部130は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)などの集積回路により実現されてもよい。
(control unit 130)
The control unit 130 is a controller that controls the
図4に示すように、制御部130は、特定部131と、生成部132と、提供部133とを有する。制御部130は、これらの各部により、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部130の内部構成は、図4に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部130が有する各部の接続関係は、図4に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
As shown in FIG. 4 , the control unit 130 has a specifying
(特定部131)
特定部131は、通信部110を通じて、端末装置10から送信されたターゲット情報表示要求を受け付けると、第1のターゲットユーザ像に対応する複数の属性と、第2のターゲットユーザ像に対応する複数の属性との間で共通する共通属性を特定する。
(Specifying unit 131)
Upon receiving the target information display request transmitted from the
たとえば、特定部131は、ユーザ情報記憶部121に記憶されるユーザ情報から、サービス利用者により指定された条件設定に合致するデータサンプルを集計する。たとえば、条件設定は、ターゲット情報表示要求とともに取得される。
For example, from the user information stored in the user
特定部131は、複数の条件設定を取得した場合、条件設定ごとにデータサンプルを集計する。また、特定部131は、集計したデータサンプルから、条件設定に合致する複数のユーザに紐づく属性を収集することにより、条件設定に合致する複数のユーザの特徴を要約した典型的なユーザ像をターゲットユーザ像として導出する。ターゲットユーザ像に対応する属性には、条件設定に合致する複数のユーザが使用した検索ワードの情報や、購入した商品やサービスなどの情報や、年齢、性別、家族構成、年収、地域などの情報や、信念、価値観、習慣、嗜好などの情報が含まれ得る。また、特定部131は、各ターゲットユーザ像に対応する属性に基づいて、属性間で共通する共通属性を特定する。
When acquiring a plurality of condition settings, the specifying
また、特定部131は、導出したターゲットユーザ像に対応する属性のうち、共通属性以外の非共通属性を特定する。そして、特定部131は、ターゲットユーザ像ごとに、ターゲットIDを個別に払い出し、払い出したターゲットIDに関連付けて、共通属性の情報および非共通属性の情報をターゲット情報記憶部122に格納する。
Further, the identifying
また、特定部131は、特定した共通属性ごとに、ターゲットユーザ像における特徴度を算出してもよい。たとえば、共通属性が検索ワードに基づく情報である場合、該当の検索ワードについて、ターゲットユーザ像に紐づく各ユーザを含むユーザ群における検索数と、ターゲットユーザ像に紐づく各ユーザによる検索数とに基づくリフト値などを用いて算出できる。なお、特徴度は、ターゲットユーザ像における属性の特徴度が評価できる値であれば、どのような方法で算出した値を用いてよい。そして、特定部131は、共通属性のうち、特徴度が所定の閾値以上である共通属性をターゲット情報記憶部122に格納することとしてもよい。
Further, the specifying
また、特定部131は、特定した非共通属性ごとに、ターゲットユーザ像における特徴度を算出してもよい。そして、特定部131は、共通属性のうち、特徴度が所定の閾値以上である非共通属性をターゲット情報記憶部122に格納することとしてもよい。
Further, the specifying
(生成部132)
生成部132は、特定部131により特定された共通属性以外の非共通属性に基づいて、非共通属性を反映させた第1のターゲットユーザ像に対応する画像情報、及び非共通属性を反映させた第2のターゲットユーザ像に対応する画像情報を生成する。
(Generating unit 132)
Based on the non-common attributes other than the common attributes specified by the specifying
たとえば、生成部132は、画像素材情報記憶部123に記憶されている画像素材情報を参照して、第1のターゲットユーザ像を示す画像素材を取得する。また、生成部132は、画像素材情報を参照して、非共通属性を示す画像素材を取得する。そして、生成部132は、第1のターゲットユーザ像を示す画像素材と、非共通属性を示す画像素材とに基づいて、第1のターゲットユーザ像に対応する画像情報を生成する。同様に、生成部132は、第2のターゲットユーザ像に対応する画像情報を生成する。
For example, the generation unit 132 refers to the image material information stored in the image material
また、生成部132は、共通属性のうち特徴度の所定の閾値以上である属性と、非共通属性のうち特徴度が所定の閾値以上である属性とに基づいて、画像情報を生成することもできる。 In addition, the generation unit 132 may generate image information based on common attributes whose characteristic degree is equal to or higher than a predetermined threshold value and non-common attributes whose characteristic degree is equal to or higher than a predetermined threshold value. can.
たとえば、生成部132は、画像素材情報記憶部123に記憶されている画像素材情報を参照して、第1のターゲットユーザ像を示す画像素材を取得する。また、生成部132は、画像素材情報を参照して、共通属性を示す画像素材と、非共通属性を示す画像素材とをそれぞれ取得する。そして、生成部132は、第1のターゲットユーザ像を示す画像素材と、共通属性を示す画像素材と、非共通属性を示す画像素材とに基づいて、第1のターゲットユーザ像に対応する画像情報を生成する。同様に、生成部132は、第2のターゲットユーザ像に対応する画像情報を生成する。
For example, the generation unit 132 refers to the image material information stored in the image material
(提供部133)
提供部133は、生成部132により生成された各画像情報を含むターゲット情報をサービス利用者Uに提供する。たとえば、提供部133は、生成部132により生成された画像情報(サムネイル)を含むターゲット情報を、通信部110を通じて端末装置10に送信することにより、サービス利用者Uに提供する。
(Providing unit 133)
The providing
[3.処理手順]
以下、図6を用いて、実施形態に係る情報処理装置100による処理手順について説明する。図6は、実施形態に係る情報処理装置による処理手順の一例を示すフローチャートである。図6に示す処理手順は、情報処理装置100の制御部130により実行される。図6に示す処理手順は、情報処理装置100の稼働中、繰り返し実行される。
[3. Processing procedure]
A processing procedure performed by the
図6に示すように、特定部131は、各ターゲットユーザ像に対応する属性間で共通する共通属性を特定する(ステップS101)。
As shown in FIG. 6, the identifying
また、生成部132は、共通属性以外の非共通属性を反映した各ターゲットユーザ像に対応する画像情報をそれぞれ生成する(ステップS102)。 The generation unit 132 also generates image information corresponding to each target user image reflecting non-common attributes other than the common attributes (step S102).
また、提供部133は、各画像情報を含むターゲット情報をサービス利用者に提供する(ステップS103)。
Further, the providing
[4.ハードウェア構成]
実施形態に係る情報処理装置100は、例えば図7に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。図7は、実施形態に係る情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
[4. Hardware configuration]
The
コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM1300、HDD1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
CPU1100は、ROM1300又はHDD1400に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM1300は、コンピュータ1000の起動時にCPU1100によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ1000のハードウェアに依存するプログラムなどを格納する。
The
HDD1400は、CPU1100によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータなどを格納する。通信インターフェイス1500は、ネットワーク(通信網)Nを介して他の機器からデータを受信してCPU1100へ送り、CPU1100が生成したデータを、ネットワーク(通信網)Nを介して他の機器へ送信する。
CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、ディスプレイやプリンタなどの出力装置、及び、キーボードやマウスなどの入力装置を制御する。CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU1100は、生成したデータを、入出力インターフェイス1600を介して出力装置へ出力する。
The
メディアインターフェイス1700は、記録媒体1800に格納されたプログラム又はデータを読み取り、RAM1200を介してCPU1100に提供する。CPU1100は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス1700を介して記録媒体1800からRAM1200上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体1800は、例えばDVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)などの光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)などの光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリなどである。
例えば、コンピュータ1000が実施形態に係る情報処理装置100として機能する場合、コンピュータ1000のCPU1100は、RAM1200上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部130の機能を実現する。また、HDD1400には、記憶部120内のデータが格納される。コンピュータ1000のCPU1100は、これらのプログラムを、記録媒体1800から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、ネットワーク(通信網)Nを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
For example, when the
[5.その他]
上述した実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
[5. others]
Of the processes described in the above-described embodiments and modifications, all or part of the processes described as being performed automatically can be performed manually, or the processes described as being performed manually can be performed manually. All or part of the processing can also be done automatically by known methods. In addition, information including processing procedures, specific names, various data and parameters shown in the above documents and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified.
上述の実施形態及び変形例において、情報処理装置100による情報処理方法(たとえば、図5参照)を実現するために、情報処理装置100が有する制御部130の各部(特定部131、生成部132、及び提供部133)に対応する処理機能は、情報処理装置100に予めインストールされている提供プログラムに対するアドオンとして実現してもよいし、軽量なプログラミング言語などを用いて、専用の提供プログラムとして柔軟に記述することにより実現されてもよい。
In the above-described embodiments and modifications, each unit (the identifying
また、上述した実施形態及び変形例において、情報処理装置100は、サービス利用者に対して各種サービスを提供する装置と、サービス利用者に対して、各地域の関心度を時間軸に沿って可視化した情報提供サービスを提供する装置とに物理的に分散して構成されていてもよい。
Further, in the above-described embodiment and modification, the
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。たとえば、制御部130の特定部131と生成部132とは機能的に統合されていてもよい。
Also, each component of each device illustrated is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution and integration of each device is not limited to the one shown in the figure, and all or part of them can be functionally or physically distributed and integrated in arbitrary units according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured. For example, the
また、上述の実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 Further, the above-described embodiment and modifications can be appropriately combined within a range that does not contradict the processing content.
[6.効果]
上述の実施形態に係る情報処理装置100は、特定部131と、生成部132と、提供部133とを有する。特定部131は、第1のターゲットユーザ像に対応する複数の属性と、第2のターゲットユーザ像に対応する複数の属性との間で共通する共通属性を特定する。生成部132は、特定部131により特定された共通属性以外の非共通属性に基づいて、非共通属性を反映させた第1のターゲットユーザ像に対応する画像情報、及び非共通属性を反映させた第2のターゲットユーザ像に対応する画像情報を生成する。提供部133は、生成部132により生成された各画像情報を含むターゲット情報をユーザに提供する。
[6. effect]
The
このようにして、実施形態に係る情報処理装置100は、サービス利用者に提供する画像情報(たとえば、サムネイル)により、各ターゲットユーザ像について、他のターゲットユーザに対応する属性とは共通しない特徴的な属性をサービス利用者に直感的に認識させることができ、各ターゲットユーザ像の特徴を容易に把握させることができる。たとえば、サービス利用者は、共通のプロジェクトにおいてターゲットとして設定した複数のターゲットユーザ像の各々に固有の特徴を一見して把握できる。
In this way, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、生成部132は、非共通属性を示すアイテム画像を含む画像情報を生成する。これにより、情報処理装置100は、各ターゲットユーザ像の特徴を容易に連想させることができる。
In addition, in the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、生成部132は、非共通属性を反映させた人物画像を含む画像情報を生成する。これにより、情報処理装置100は、各ターゲットユーザ像の特徴を的確に認識させることができる。
In addition, in the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、生成部132は、共通属性のうち特徴度の所定の閾値以上である属性と、非共通属性のうち特徴度が所定の閾値以上である属性とに基づいて、画像情報を生成する。これにより、情報処理装置100は、各ターゲットユーザ像について、他のターゲットユーザ像と共通する属性のうち、より特徴的な属性については、ターゲットユーザ像の特徴としてサービス利用者に把握させることができる。
Further, in the
以上、本願の実施形態をいくつかの図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 As described above, the embodiments of the present application have been described in detail based on several drawings, but these are examples, and various modifications and It is possible to carry out the invention in other forms with modifications.
また、上述してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、制御部は、制御手段や制御回路に読み替えることができる。 Also, the above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means" or "circuit". For example, the control unit can be read as control means or a control circuit.
10 端末装置
100 情報処理装置
110 通信部
120 記憶部
121 ユーザ情報記憶部
122 ターゲット情報記憶部
123 画像素材情報記憶部
130 制御部
131 特定部
132 生成部
133 提供部
10
Claims (6)
前記特定部により特定された前記非共通属性に基づいて、当該非共通属性を反映させた前記第1のターゲットユーザ像に対応する画像情報、及び前記非共通属性を反映させた前記第2のターゲットユーザ像に対応する画像情報を生成する生成部と、
前記生成部により生成された各画像情報を含むターゲット情報を前記ユーザに提供する提供部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。 A plurality of attributes corresponding to a first target user image , which is a fictional user image summarizing features of a plurality of data samples that match a first condition setting specified by the user ; Common attributes common to multiple attributes corresponding to the second target user image , which is a fictional user image summarizing the characteristics of multiple data samples that match the condition setting of , and non-common attributes other than the common attributes an identification part that identifies the
Based on the non-common attribute specified by the specifying unit, image information corresponding to the first target user image reflecting the non-common attribute, and the second target reflecting the non-common attribute a generator that generates image information corresponding to a user image;
and a providing unit that provides target information including each image information generated by the generating unit to the user.
前記非共通属性を示すアイテム画像を含む前記画像情報を生成する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The generating unit
The information processing apparatus according to claim 1, wherein said image information including an item image indicating said non-common attribute is generated.
前記非共通属性を反映させた人物画像を含む前記画像情報を生成する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The generating unit
2. The information processing apparatus according to claim 1, wherein said image information including a person image reflecting said non-common attribute is generated.
前記共通属性のうち特徴度が所定の閾値以上である属性と、前記非共通属性のうち特徴度が所定の閾値以上である属性とに基づいて、前記画像情報を生成する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The generating unit
The image information is generated based on an attribute of the common attributes whose characteristic degree is equal to or higher than a predetermined threshold and an attribute of the non-common attribute whose characteristic degree is equal to or higher than the predetermined threshold. Item 1. The information processing apparatus according to item 1.
ユーザにより指定された第1の条件設定に合致する複数のデータサンプルの特徴を要約した架空のユーザ像である第1のターゲットユーザ像に対応する複数の属性と、前記ユーザにより指定された第2の条件設定に合致する複数のデータサンプルの特徴を要約した架空のユーザ像である第2のターゲットユーザ像に対応する複数の属性との間で共通する共通属性および当該共通属性以外の非共通属性を特定する特定工程と、
前記特定工程により特定された前記非共通属性に基づいて、当該非共通属性を反映させた前記第1のターゲットユーザ像に対応する画像情報、及び前記非共通属性を反映させた前記第2のターゲットユーザ像に対応する画像情報を生成する生成工程と、
前記生成工程により生成された各画像情報を含むターゲット情報を前記ユーザに提供する提供工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。 A computer-executed information processing method comprising:
A plurality of attributes corresponding to a first target user image , which is a fictional user image summarizing features of a plurality of data samples that match a first condition setting specified by the user ; Common attributes common to multiple attributes corresponding to the second target user image , which is a fictional user image summarizing the characteristics of multiple data samples that match the condition setting of , and non-common attributes other than the common attributes an identifying step of identifying
Based on the non-common attribute specified by the specifying step, image information corresponding to the first target user image reflecting the non-common attribute, and the second target reflecting the non-common attribute a generation step of generating image information corresponding to the user image;
and a provision step of providing target information including each image information generated by the generation step to the user.
ユーザにより指定された第1の条件設定に合致する複数のデータサンプルの特徴を要約した架空のユーザ像である第1のターゲットユーザ像に対応する複数の属性と、前記ユーザにより指定された第2の条件設定に合致する複数のデータサンプルの特徴を要約した架空のユーザ像である第2のターゲットユーザ像に対応する複数の属性との間で共通する共通属性および当該共通属性以外の非共通属性を特定する特定手順と、
前記特定手順により特定された前記非共通属性に基づいて、当該非共通属性を反映させた前記第1のターゲットユーザ像に対応する画像情報、及び前記非共通属性を反映させた前記第2のターゲットユーザ像に対応する画像情報を生成する生成手順と、
前記生成手順により生成された各画像情報を含むターゲット情報を前記ユーザに提供する提供手順と
を実行させることを特徴とする情報処理プログラム。 to the computer,
A plurality of attributes corresponding to a first target user image , which is a fictional user image summarizing features of a plurality of data samples that match a first condition setting specified by the user ; Common attributes common to multiple attributes corresponding to the second target user image , which is a fictional user image summarizing the characteristics of multiple data samples that match the condition setting of , and non-common attributes other than the common attributes a specific procedure for identifying
Based on the non-common attribute specified by the specifying procedure, image information corresponding to the first target user image reflecting the non-common attribute, and the second target reflecting the non-common attribute a generation procedure for generating image information corresponding to a user image;
and a providing procedure for providing target information including each image information generated by the generating procedure to the user.
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